日程
转移性乳腺癌（MBC）是全球女性癌症相关死亡的首要原因。尽管肿瘤是由恶性细胞所定义的，但肿瘤组织微环境同时包含恶性和非恶性细胞，这些细胞在复杂的生态系统中相互作用，从而影响疾病进展。
随着单细胞测序和空间原位分析技术的分辨率进一步地提高，为我们进一步表征肿瘤免疫微环境构成和深入探索原位细胞间相互作用提供了新的维度。最近《Nature Medicine》杂志上的一项突破性研究为我们提供了一个深入了解转移性乳腺癌肿瘤微环境（TME）的机会。
研究方法
60例转移性乳腺癌患者中获取了67例肿瘤活检样本，覆盖不同的临床病理特征包括受体亚型（44例HR+/HER2−，3例HR+/HER2+，3例HR−/HER2+，16例HR−/HER2−）和9个解剖部位包括乳房、大脑、颈部、胸壁、肺部、腋窝、肝脏、皮肤和骨骼。
部分样本进行单细胞或单核RNA测序（scRNA-seq或snRNA-seq）。
15例样本的连续切片进行四种空间组学分析方法：空间转录组（Slide-seq、MERFISH、ExSeq）和PCF空间单细胞蛋白组（CODEX）以及H&E染色
不同组学平台的应用
scRNA-seq和snRNA-seq：用于解析肿瘤样本中的细胞类型组成和基因表达模式，揭示不同细胞类型之间的异质性。
Slide-seq：利用条形码玻片技术，在保持组织完整性的同时，实现高通量的空间基因表达分析。
MERFISH：通过多重荧光原位杂交技术，实现单个细胞内数百个基因的定位和定量。
ExSeq：靶向扩展测序技术，用于在组织切片中高分辨率的空间转录组检测和分析。
CODEX：结合免疫荧光和机器学习算法，实现多标记免疫组化图像的自动化分析和细胞类型识别。
图1. 研究流程
研究亮点
多模态分析：研究中结合单细胞或单核RNA测序（sc/snRNA-seq）与四种空间空组学技术，以及连续切片的H&E染色，为转移性乳腺癌的肿瘤微环境提供了全面的视角。
广泛的临床病理特征覆盖：研究涵盖了60名患者的67个肿瘤活检样本，这些样本涵盖了了多种临床病理特征和多个解剖部位，为理解MBC的临床病理特征提供了宝贵的数据。
空间异质性的揭示：通过多模态分析，研究揭示了肿瘤微环境中细胞类型组成和表达变异性的空间异质性，以及跨临床病理和方法学多样性的新兴空间表达特征。
空间表达特征：研究识别了巨噬细胞群的空间表达和共定位特征，表征了上皮到间充质转化（EMT）的三种不同空间表型，并确定了与局部T细胞浸润与排除相关的表达程序。
研究结果
1. 单细胞测序分析
scRNA-seq 和 snRNA-seq 细胞注释结果发现，大多数细胞类型在两种测序中都可以鉴定出来，但是脂肪细胞、神经元、一些内皮亚群、星状细胞以及平滑肌和骨骼肌细胞仅在scRNA-seq中检测到，中性粒细胞、肥大细胞、红细胞和角质形成细胞仅在snRNA-seq中检测到。
scRNA-seq 捕获的免疫细胞比例较高，而 snRNA-seq 对恶性细胞和基质细胞的比例更高。
图2. snRNA-seq 和 scRNA-seq 数据中的细胞类型组成和表达差异
2. 空间组学平台的比较
不同的空间组学平台在扫描或检测区域面积、分辨率和空间单细胞原位分析的灵敏度存在差异；
MERFISH和CODEX可覆盖整个活检样本，Slide-seq可以检测更大的区域面积。
细胞类型鉴定四种方法表现出较高一致性，且MERFISH与单细胞测序在单细胞图谱分析中一致性更高，而Exseq与其他方法相关性最弱。
图3. MBC活检组织的空间表达分析
3. 肿瘤相关巨噬细胞的空间分析
巨噬细胞的分布和组织方式：巨噬细胞在样本中普遍存在，其空间组织方式在不同样本和检测方法中有所不同，可分为短距离聚集、长距离聚集和混合三种表型。
在所有平台分析中，发现有两个主要的高度相关巨噬细胞亚群：
CD163+cluster，主要高表达巨噬细胞marker基因 HIF1A和APOE/APOC1；
CD163−cluster，巨噬细胞marker基因低表达且MKI67低表达。
图4. 肿瘤相关巨噬细胞的空间分析
4. 细胞邻域和互作分析
研究通过scRNA-seq恶性细胞表达程序分析将样本分为EMT-low、EMT-patched和EMT-high三种表型。
EMT-high和EMT-patched表型样本中均表达细胞周期相关的基因，EMT-low表型样本中主要表达AGR2基因。
EMT-low和EMT-high局部邻域中细胞类型组成也有显著差异，EMT-high邻域中发现恶性细胞降低和成纤维细胞富集。
恶性细胞和免疫细胞空间相关性分析中发现，恶性细胞和T/NK细胞互作和空间共定位模式与MHC-I和MHC-II基因表达相关，而SOX4基因表达和T细胞浸润降低或空间避让相关。
图5. 细胞邻域分析
研究结论
这项研究为我们提供了一个全面的转移性乳腺癌微环境图谱，这对于理解肿瘤的生物学行为和开发新的治疗策略具有重要意义。同时研究也对于不同的空间组学技术进行了比较，为未来更多肿瘤微环境研究的技术平台选择提供了参考依据。
随着现有单细胞分辨率空间组学的灵敏度和基因通量的不断提高，我们能够更精确地描绘肿瘤微环境，从而为患者提供更个性化的治疗方案。
参考文献：Klughammer, J. et al. A multi-modal single-cell and spatial expression map of metastatic breast cancer biopsies across clinicopathological features. Nat. Med.
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